基于云计算的智能装备远程运维管控系统设计*

张文聪，姚 奕，郑 潇，潘佳怡，仇 翔，余世明

（浙江工业大学，浙江 杭州 310023）

智能装备是信息技术、计算机技术、人工智能技术的深度结合，可以在实际的生产过程中进行自我监测、分析、控制、处理和反馈。传统智能装备的核心是一套自动控制系统。设计者按照一定方式把智能装备与控制终端设备相连，形成一个有机整体。一般通过设置参数阈值，通过判断当前装备数据是否超过阈值来调节开关的开合，由工作人员来进行诊断分析[1]。

随着智能化技术的不断提升，智能装备的计算数据量和复杂度都在不断提升，这些都要求控制系统具备高容量网络带宽、高性能计算资源、自适应软件架构以及智能计算框架，显然传统的自动控制系统难以满足这些要求[2-4]。而迅猛发展的云计算技术可以有效解决以上难题。云计算的基本原理是，通过使计算任务分布在大量的云端分布式计算机上，使得智能装备管理员能够将云计算资源匹配到智能装备云控制的应用上，根据需求访问计算机和存储系统[5]。将云计算技术与控制系统相融合，形成基于云计算的智能装备运维管控体系架构是未来发展的重要方向。

本文基于云计算和人工智能等技术，结合大数据分析技术、边缘控制技术、网络虚拟化技术、智能预测控制技术等进行云端智能统筹决策。建立预测性维护系统，实现对智能装备的故障定位处理、故障诊断分析、制定故障解决方案。综合设计提出了一种针对智能装备的云端远程运维管控系统。

1 智能装备云端远程管控系统设计

1.1 管控系统整体框架

智能装备云端远程运维管控系统整体框架如图1所示，分为云端控制层、边缘控制层和设备感知层。在设备感知层中以机器编号标识不同的智能装备。针对不同的控制目标，在智能装备中装载不同的数据采集监测模块。基于数据采集技术和传感技术获取智能装备的实时数据。通过无线网络技术，首先将实时获取到的装备状态信息即时发送到云控制平台上，再通过云控制平台对获取到的信息数据进行系统化、智能化地处理运算分析，采用大数据分析、协调控制、智能预测控制等技术，实现云端智能决策、云端协同控制以及资源优化调度，将得到的预测性结果以及具体调控方案发送到智能装备终端，实现对整个智能装备体系的统一监控、管理、决策和控制服务。

图1 智能装备云端远程管控系统整体框架

1.2 边缘控制技术

在智能装备云端远程运维管控系统中，为了提高对智能装备终端控制的实时性，缓解云端负载压力。在边缘引入边缘控制技术，充分利用终端边缘计算的优势，在边缘网络中部署边缘控制服务器，形成云-边-端协调优化管控，无需将全部数据上传至云平台进行云决策就可以实现在本地或小区域范围内对具体系统进行控制，利用边缘控制的接近性减少用户访问服务的时延，提高用户体验。

在边缘控制中针对不同的智能装备采用不同的控制方法，利用边缘计算方法设计具体的控制策略，实现智能装备本地边缘控制。同时为云控制平台提供装备局部信息，云控制系统根据各个边缘服务器提供的数据信息设计提供全局控制策略，统筹整个智能装备体系，二者相互协作，互相弥补不足，保证智能装备云端远程管控系统优质高效运行。

2 智能装备云端远程运维系统设计

2.1 运维系统整体架构

智能装备云端远程运维系统工作模型如图2所示。由传感器和数据采集器获取智能装备当前的运行状态信息和过程信息，通过无线网络将数据上传至云平台，云平台对数据进行存储记录，并通过特征分析等手段对数据进行聚合、阈值判断，得到当前智能装备的状态。通过对当前装备的状态分析，判断是否发生故障。如果装备发生故障，则对装备进行故障诊断定位分析，基于装备本身的机械原理和电路原理建立仿真机理模型，将装备故障状态与模型基于正常状态下的输出进行对比，判定故障发生位置和故障等级。基于以上信息，开展对智能装备的健康情况预测，对智能装备的健康状态变化以及故障发展趋势进行预测分析，制定智能装备的维护方案，最后执行维护方案。

图2 智能装备云端运维系统工作模型

2.2 预测性维护系统

预测性维护是以状态为依据的维护，通过对系统部件进行定期的状态监测，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维护计划[6-7]。预测性维护系统的核心是数据的实时获取和运算处理。结合云边协调布局管理，系统在中心管理控制并提供决策支持，同时计算下沉到边缘服务器，能够更快速地响应和反馈。

智能装备中的零部件高度集成，通过预测性维护，对系统的各个部件进行实时检测，以检测到的状态参数为基础，对装备未来的工作状况进行预测，进而实现智能装备的预测性维护。预测性维护系统能够利用对智能装备的数据综合分析，预测故障发生的时间和位置，最大化提高零件工作效率，减少不必要的停工停产。

3 示范应用

对于本文设计的智能装备云端远程运维管控系统，选取智能装备中的典型装备智能无人零售终端装备为示范应用，设计如图3所示的智能零售装备云端远程运维管控系统验证其可行性。

图3 智能零售装备云端远程运维管控系统

设计web端云服务平台，对智能无人零售终端装备的交易情况、内部参数、位置信息等状态信息和过程信息进行监测、统计和分析，针对当前零售终端的运行状态进行健康预测分析。

同时开发手机移动端APP，如图4所示，在手机移动端用户可以实时获取智能装备当前信息，也可查看装备内部的货物情况，实现预定下单。

图4 手机移动端APP设计

综上，本文提出的智能装备云端远程运维管控系统在智能化无人零售终端装备中得以成功应用，并取得较好的效果，实现了对智能化无人零售终端装备的状态监测、数据统计和智能分析。

4 结束语

本文基于云计算技术，将云平台控制系统与边缘控制技术相结合，形成对智能装备的云边端协调优化管控。利用传感技术和数据采集技术实时感知获取当前智能装备的状态信息和过程信息，通过无线网络将数据上传至云平台，结合大数据分析技术和智能预测控制技术，提出全局优化控制策略，实现对智能装备的优化管控，并建立预测性维护系统，对智能装备进行预测性维护和故障诊断分析，提出故障解决方案，实现远程运维处理。由于缺少大量故障信息支持，本文下一步研究重点是收集智能装备的故障信息，在实际运行中对智能装备进行故障诊断分析。